索引的使用原则：
索引由于其提供的优越的查询性能，似乎不使用索引就是一个愚蠢的行为了。但是使用索引，是要付出时间和空间的代价的。因此，索引虽好不可贪多。
下面介绍几个索引的使用技巧和原则。
1.写操作比较频繁的列慎重加索引：索引在提高查询速度的同时，也由于需要更新索引而带来了降低插入、删除和更新带索引列的速度的问题。一张数据表的索引越多，在写操作的时候性能下降的越厉害。
2.索引越多占用磁盘空间越大：与没有加索引比较，加索引会更快地使你的磁盘接近使用空间极限。
3.不要为输出列添加索引：为查询条件、分组、连接条件的列加索引，而不是为查询输出结果的列加索引。
例如：
select ip_address from t_user_action_log
where name='LiSi'
group by action
order by create_time;
所以可以考虑增加在 name，action，create_time 列上，而不是 ip_address。
4.考虑维度优势：维度越高（理论上维度的最大值就是数据行的总数），数据列包含的独一无二的值就越多，索引的使用效果越好。对于维度很低的数据列，索引几乎不会起作用，因此没有必要加索引。例如性别列的值只有男和女，每种查询结果占比大约50%。一般当查询优化处理器发现查询结果超过全表的30%的时候，就会跳过索引，直接进行全表扫描。
5.对短小值加索引：对短小的值加索引，意味着索引所占的空间更小，可以减少I/O活动，同时比较索引的速度也更快。尤其是主键，要尽可能短小。另外，InnoDB使用的是聚集索引（clustered index），也就是把主键和数据行保存在一起。主键之外的其他索引都是二级索引，这些二级索引也保留着一份主键，这样在查询到索引以后，就可以根据主键找到对应的数据行。如果主键太长的话，会造成二级索引占用的空间变大。
6.为字符串前缀添加索引：前边已经讲过短小索引的种种好处了，有时候一个字符串的前几个字符就能唯一标识这条记录，这个时候设置索引的长度就是非常划算的做法。
7.覆盖索引：如果索引包含满足查询的所有数据，就被称为覆盖索引(Covering Indexes)，覆盖索引非常强大，可以大大提高查询性能。
覆盖索引高性能的原因是：
- 索引通常比记录要小，覆盖索引查询只需要读索引，而不需要读记录。
- 索引都按照值的大小进行顺序存储，相比与随机访问记录，需要更少的I/0。
- 大多数数据引擎能更好的缓存索引，例如MyISAM只缓存索引。
8.聚簇索引：聚簇索引(Clustered Indexes)保证关键字的值相近的元组存储的物理位置也相同，且一个表只能有一个聚簇索引。字符串类型不建议使用聚簇索引，特别是随机字符串，因为它们会使系统进行大量的移动操作。并不是所有的存储引擎都支持聚簇索引，目前InnoDB支持。如果使用聚簇索引，最好使用AUTO_INCREMENT列作为主键，应该尽量避免使用随机的聚簇主键。
查询优化建议
前面已经演示过如何使用explain命令分析查询语句了，这里再解释一下其中几个有参考价值的字段的含义：
1.select_type表示查询中每个select子句的类型，一般有下面几个值:
- SIMPLE 简单SELECT,不使用UNION或子查询等。
- PRIMARY 查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY。
- UNION UNION中的第二个或后面的SELECT语句。
- DEPENDENT UNION UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询。
- UNION RESULT UNION的结果。
- SUBQUERY 子查询中的第一个SELECT。
- DEPENDENT SUBQUERY 子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询。
- DERIVED 派生表的SELECT, FROM子句的子查询。
- UNCACHEABLE SUBQUERY 一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行。
2.type 表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”，常用的类型有：
从左到右，性能从差到好。
- ALL： Full Table Scan，MySQL将遍历全表以找到匹配的行。
- index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
- range: 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。
- ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
- eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件。
-
const: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。 如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。
-
NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。
3.Key 列显示MySQL实际决定使用的键（索引），如果没有选择索引，键是NULL。
4.possible_keys 指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上如果存在索引则该索引将被列出，但不一定被查询使用。
5.ref 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
6.rows 表示MySQL根据表统计信息，以及索引选用的情况，找到所需记录需要读取的行数。这个行数是估算的值，实际行数可能不同。7.Extra 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容：
- using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。一般有 using filesort都建议优化去掉，因为这样的查询 cpu 资源消耗大。
- using index：覆盖索引扫描，表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件，往往说明性能不错。
- using temporary：查询有使用临时表, 一般出现于排序， 分组和多表 join 的情况， 查询效率不高，建议优化。
- using where ：表名使用了where过滤。